群智諮詢：智能駕駛落地加速 預計2027年全球大算力芯片市場份額提升至57%

智能駕駛大算力芯片市場增長預測及技術趨勢分析

群智諮詢預計，隨著L3級別自動駕駛的落地，大算力芯片將成為市場主流。預計到2024年，全球智能駕駛大算力芯片（>100TOPS）市場份額約為15%，而到2027年這一數據有望提升至57%，其中超大算力（>500TOPS）芯片的市場份額也將達到4%。

隨著自動駕駛級別從L2向L3及以上躍遷，智能駕駛晶片的算力需求呈現指數級增長。L2級別通常需要10TOPS以下的算力，而L3及以上級別則需要100TOPS甚至1000TOPS的算力。英偉達(NVDA.US)的OrinX晶片（254TOPS）和Thor晶片（最高2000TOPS）作为当前大算力晶片的代表，已普遍應用於主流車型中。

芯片製程升級與集成化趨勢

智能駕駛芯片算力需求的提升推動了芯片製程的升級。過去兩年7nm製程是智能駕駛芯片的主流，而隨著L3的落地，5nm及以下製程將成為下一代智能駕駛芯片的標配。群智諮詢數據顯示，2024年全球智能駕駛先進製程芯片（≤7nm）的市場份額約為58%，預計到2026年，採用5nm製程的智駕芯片市場份額將有望超過75%。

智能駕駛系統涉及感知、決策、控制等多個模塊，傳統方案採用多顆芯片實現，導致系統複雜性和成本增加。未來，隨著算力由大算力向著超大算力持續迭代，預計智能駕駛芯片將進一步向更高集成化方向發展，同時模塊化設計也將成為趨勢，以滿足不同級別自動駕駛的需求。

駕艙一體化與能效比提升

智能駕駛和智能座艙功能的融合是未來智能汽車的重要趨勢，芯片廠商需要提供高性能、低功耗的集成化解決方案。高通Snapdragon Ride平台和英偉達的Thor芯片都可用於佈局駕艙一體化解決方案，以支持智能座艙和自動駕駛功能的融合。優化能效比是提升芯片競爭力的關鍵，特斯拉(TSLA.US)的FSD芯片通過架構優化實現了高能效比，地平線的征程系列芯片也在能效比方面表現出色。